复杂背景下基于高斯模型和不变矩改进算法肤色检测

人脸肤色检测是当前研究的一个热点和难点。本文利用肤色高斯模型和不变矩的自动阈值肤色分割算法对复杂背景人脸肤色进行检测。首先对复杂背景下的人脸图片进行光照补偿,建立高斯肤色模型,利用基于梯度调整的矩不变算法进行人脸肤色检测,取得了很好的效果,实验证明是一种快速,有效,比较稳定的人脸肤色检测算法。     

复杂背景下的彩色图像人脸检测

提出了一种复杂背景下使用肤色模型检测人脸的方法.该方法首先对图像进行光照补偿,然后对肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并,并结合先验知识提取出人脸候选区域,最后验证人脸轮廓、眼睛和嘴等特征来判断人脸候选区域是否包含人脸.对1 010幅变光照和复杂背景情况下拍摄的彩色人脸图像进行验证,其检测率达到89.7%.     

基于改进最大熵法的复杂背景肤色检测

肤色检测是人脸检测的重要组成部分,特别是在复杂背景下,快速准确找到肤色是一个难点.在做肤色检测中首先通过对彩色图片进行自适应光照补偿,再采用改进的YCbCr色彩空间,建立肤色高斯模型,然后利用基于改进最大熵算法进行人脸肤色检测,之后进行形态学去噪处理.实验证明,该方法能有效地从复杂背景中检测出人脸肤色.     

基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法

为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。     

基于肤色模型的复杂背景图像人脸检测

本文针对复杂背景下彩色人脸图像提出了一种基于肤色模型和人脸几何与统计特征的检测方法.先利用椭圆肤色模型分割出肤色区域,再利用形态学操作以及人脸的统计几何特征验证人脸.实验表明,该方法检测正确率高,可以有效地运用于多姿态、多人脸和复杂背景的情况,具有较好的检测效果.     

基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出了一种基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测方法。首先把彩色图像转换到YCbCr空间。接着应用自适应光线补偿算法对图像进行光线补偿。再结合形态学、几何约束等方法排除背景干扰、进行肤色区域分割。其次应用改进的AdaBoost算法对分割出的区域进行验证,进而精确定位人脸。实验表明:该方法检测率高、适应性好、鲁棒性强,对人脸检测有较强实用性。     

基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

一种改进的基于肤色分割和PCA人脸检测方法

人脸检测在安全、信息处理等应用领域起到很重要的作用。提出了一种改进的基于肤色分割和PCA的人脸检测方法。首先,基于肤色模型的建立提出了一种基于边缘和数学形态学的肤色分割方法;其次,用基于知识的人脸检测方法验证候选人脸,缩小候选人脸的数量;最后,用PCA人脸检测算法进行检测。实验表明该方法不仅可以有效地运用于多人脸、不同尺寸和复杂背景的情况,而且对包含部分遮挡、肤色干扰等复杂环境下的图片均有很高的检测率。     

复杂动态背景中的人脸检测

针对复杂动态背景中的人脸检测问题，提出了一种基于差影运算和肤色识别的检测算法。该算法首先通过改进的差影运算初步确定人脸区域，然后建立一个人脸肤色模型进一步进行肤色匹配．从而实现由粗到细的人脸检测。实验证明，该算法可以适应不同的光照环境，不受人脸大小和朝向的限制。其运算速度和精度均达到实用要求。     

复杂光照场景下基于MTCNN的人脸检测

为了提高复杂光照条件下的人脸检测识别率,提出了一种基于Retinex图像增强技术应用于多任务卷积神经网络(multi-task cascaded convolutional networks,MTCNN)的人脸测算法。算法用Retinex理论对图像进行增强,能明显提高MTCNN在不同光照场景下的人脸检测精度,同时使面部五个关键点的定位更准确。实验证明,在复杂光照场景下,该方法比原始MTCNN网络的人脸检测具有更好的效果,有利于后期的人脸对齐及分类任务。     

道路照明节电方法的应用与分析

阐述了路灯节电方法的应用，并对节电方法的经济性进行了分析，展望了绿色照明的前景。     

三峡大学图书馆人工照明光环境研究

采用JD-3型照度计,对三峡大学图书馆阅览区工作面上的人工照明光环境进行测量,从数量上比较科学地得出了该馆的照度数值.通过对所得的数据进行统计分析,在与现行的相关标准进行比较后,得出照明度严重不足的结论.通过对照明不足的现象进行研究后,提出改进方法和解决途径.采用了多种方法进行改进后,问题基本得到了解决.     

一种特殊的照明方式──导光照明

阐述了传统采光和照明方式所存在的问题，综合提出了几种导光照明的类型特点、及其研究、发展和应用的前景．     

一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法

具有色彩还原特性的Retinex算法,可以实现图像对比度、亮度提高及色彩还原;但是增强后的图像色彩饱和度下降严重,色彩失真,其关键在于光照分量的估计失真。针对上述问题,提出了基于全局光照和局部光照细分的Retinex增强算法,实现了图像光照分量的精确计算;并通过实验证明增强后的图像在提高亮度突出细节的同时,最大程度保持了原来的真实色彩。     

浅谈高层公共建筑走道照明负荷分级及供电电源

介绍了某办公楼走道照明的负荷分级、走道照明的内容及供电电源,设计了3种走道照明供电方案并进行了比较。     

光强倒数色度空间的彩色人脸光照预处理

为了解决彩色人脸识别中色彩信息易受光照影响的问题,提出一种基于光强倒数色度空间（IICS）的彩色人脸图像预处理方法。本方法首先将图像均匀地分割成子块;将每个图像块变换为 IICS 空间中的一个二维数据集,并根据数据集的线性分布特性估计图像块的光照颜色;然后对全部图像块的光照估计进行颜色直方图统计,根据直方图对分块估计的结果进行合并;最后,利用估计得到的光照和对角模型将图像光照校正到标准白光下,用于人脸识别。在 AR 和 FERET 人脸库上的实验表明,通过引入本光照预处理,有效增强了彩色人脸识别方法对光照变化的鲁棒性,提高了识别精度。     

智能住宅照明控制设计研究

针对住宅照明设计的现状，对照明系统重新审核，提出照明装置人性化的设计思想。智能住宅照明系统由照明装置及电气部分组成。照明装置主要是能给人提供一个以“明视条件”为主的功能性照明；电器部分的智能控制器能控制照明装置，使照明装置提供的光效、色温、显色指数达到最佳使用效果，从而达到一个使照明装置人性化使用的目的。它是不同于以往住宅照明设计的全新设计模式，是住宅照明设计研究、发展的主要方向。     

基于源波场照明的逆时偏移振幅补偿方法研究

逆时偏移作为一种先进的地震成像方法,能够适应横向变速和高陡倾角等复杂地质构造成像。但在对逆掩断层等复杂地质构造进行逆时偏移成像时,由于断层对地震波场的屏蔽效应,导致其下盘地质构造成像振幅很弱。一般采用单炮源波场照明除互相关成像来对深层构造弱振幅成像进行补偿,这种单炮源波场照明补偿方法虽然简单,但在地质构造特别复杂时会导致波场照明空间变化剧烈,从而影响成像振幅的补偿效果,加重了背景假像和噪音。为了克服这一问题,本文提出均炮源波场照明补偿方法,即用均炮源波场照明除互相关成像来进行弱振幅补偿,均炮源波场照明是指利用某一炮附近邻域内所有单炮源波场照明的均值来代替该炮源波场照明。对于复杂构造,由于均炮源波场照明空间变化较平缓,在进行逆时偏移成像振幅补偿时,背景假像和噪音也能得到很好地压制。根据实际地质构造设计了一个逆掩断层理论模型来验证均炮源波场照明振幅补偿的效果,并和单炮源波场照明振幅补偿进行了对比。     

基于光照分量提取的光照不均匀图像校正

针对光照不均匀的灰度图像,在频域采用多尺度高斯函数提取出光照分量,并对光照分量进行对数变换,再根据提取出的光照分量和变换后的光照分量对原始图像的灰度值进行幂次变换,从而实现光照不均匀灰度图像的校正。对于真彩色RGB图像,先将该图像从RGB空间转换到Lab空间,然后对L分量的灰度值进行幂次变换校正,最后将校正后的图像从Lab空间转换回RGB空间。Matlab仿真结果表明,频域提取光照分量比空域处理速度更快,幂次变换校正后的图像质量得到明显改善,与伽马函数校正相比,在客观评价标准和主观视觉效果两方面均能够取得更好的结果。     

物理实验课的启发式教学初探

文章通过课堂教学实例论述了实验课启发式教学的重要性 ,是对教学方法与模式改革的一种尝试